IA y productividad en el sector financiero: la “trampa” que puede desmotivar a los trabajadores

Por qué los resultados no se extienden a toda la organización

El uso de la inteligencia artificial generativa (IA) en el trabajo se está extendiendo a todos los sectores. Desde la elaboración de documentos hasta el análisis de datos y la atención al cliente, despierta grandes expectativas como recurso decisivo para aumentar de forma radical la eficiencia laboral. El sector financiero, en particular, es uno de los que más ha avanzado en la adopción de la IA en todo el mundo. Según un estudio internacional(*1) publicado en abril de 2026 por el centro de investigación de la Universidad de Cambridge CCAF, en colaboración con el Banco de Pagos Internacionales (BPI), el Fondo Monetario Internacional (FMI) y otras entidades, cerca del 80 % de las empresas de servicios financieros del mundo ya ha incorporado la IA de alguna manera.

Sin embargo, el mismo estudio reveló también un hecho inesperado. Aunque se constatan mejoras de productividad en el trabajo cotidiano, todavía son pocas las empresas que han logrado traducir esos efectos en un aumento de los beneficios en el conjunto de la compañía y medir con claridad su valor. La tecnología funciona, sin duda. ¿Por qué los resultados no se extienden a toda la organización, entonces?

A juicio del autor, una de las causas no reside en la tecnología, sino en las personas. En este artículo denomino este fenómeno “la trampa de la mejora de la productividad” y examino su naturaleza y sus posibles soluciones.

¿Aumenta realmente la IA la productividad?

De entrada, ya no cabe duda de que la IA aumenta la productividad. El artículo “Generative AI at Work”(*2), publicado por un equipo de investigación de la Universidad de Stanford y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en una prestigiosa revista académica de economía, analiza los datos laborales anteriores y posteriores a la implantación gradual de un asistente de IA entre 5.172 empleados del servicio de atención al cliente de una empresa estadounidense incluida en la lista Fortune 500.

Los resultados fueron inequívocos. En primer lugar, el número de casos resueltos por hora aumentó inmediatamente después de introducir el asistente de IA, y el efecto se mantuvo durante todo el periodo de observación. En segundo lugar, los beneficios no se repartieron por igual. Entre los trabajadores menos cualificados, la cifra aumentó en más de 0,5 casos por hora, mientras que el efecto fue limitado entre los de mayor cualificación. En tercer lugar, la progresión de los recién incorporados se aceleró de forma espectacular. Mientras que quienes no utilizaban IA tardaban unos diez meses en alcanzar un determinado nivel de productividad, los que la empleaban desde el inicio llegaron al mismo nivel en unos dos meses.

El mismo estudio observó asimismo la evolución de un grupo que trabajó sin IA durante los cuatro primeros meses tras incorporarse a la empresa y empezó a utilizarla en el quinto. Su progresión se aceleró claramente a partir del momento en que comenzó a usarla, lo que confirma que el efecto de la IA en el aprendizaje de los nuevos empleados no fue casual.

Es decir, que la IA ha dejado de ser una mera herramienta para mejorar la eficiencia y funciona ya como un mecanismo que acelera el desarrollo de los profesionales con poca experiencia y reduce la brecha de capacidades respecto a los expertos. Para las empresas japonesas, que afrontan una escasez de mano de obra cada vez más grave, puede considerarse una auténtica tabla de salvación.

La verdadera naturaleza de la “trampa de la mejora de la productividad”

Sin embargo, el panorama cambia por completo desde la perspectiva del trabajador. Supongamos que, gracias a la IA, una tarea que antes requería ocho horas puede terminarse en seis. ¿Podrá dedicar esas dos horas disponibles para tener más tiempo personal o a actividades creativas? En muchos lugares de trabajo, la realidad es que ese tiempo libre se ocupa de inmediato con nuevas tareas.

Esta preocupación también está respaldada por datos de los centros de trabajo japoneses. Según un estudio(*3) realizado en octubre de 2025 por el Instituto de Investigación Persol entre 3.000 trabajadores con empleo fijo de todo el país, el tiempo requerido para las tareas en las que se utilizaba IA generativa se redujo una media del 16,7 %. Sin embargo, solo el 25,4 % de los usuarios vio disminuir realmente su jornada laboral. Incluso quienes lograron ahorrar tiempo reinvirtieron en el trabajo el 61,2 % de esas horas, y las tareas cotidianas representaron el 75,4 % de ese porcentaje. Se constató además una tendencia según la cual los usuarios más frecuentes de IA generativa acumulaban más horas extraordinarias. El estudio concluye que las mejoras de eficiencia en tareas concretas apenas se traducen en una mayor eficiencia del conjunto de la organización. El margen creado por la IA queda absorbido por el trabajo repetitivo inmediato antes de poder destinarse al bienestar del individuo.

El resultado de aumentar la productividad es que la jornada laboral no cambia y solo crecen el volumen y la intensidad del trabajo. Además, ni la evaluación del empleado ni su salario varían. Dadas esas condiciones, los trabajadores van aprendiendo que aumentar la productividad solo los perjudica, y empiezan a evitar deliberadamente el uso de la IA o a ocultar las mejoras de eficiencia obtenidas. Es una especie de “sabotaje inteligente” y una reacción perfectamente natural como mecanismo racional de autoprotección individual. Sin embargo, si esta situación se generaliza, las enormes inversiones de las empresas en IA se desperdiciarán, y el crecimiento de toda la organización quedará detenido.

El estudio internacional antes citado señala la calidad de los datos, la escasez de personal y las limitaciones de los sistemas obsoletos como obstáculos para extender los resultados del uso de la IA al conjunto de la empresa. Todas son cuestiones importantes, pero yo considero que existe otra barrera que suele pasarse por alto. Se trata de la motivación de los trabajadores, es decir, del diseño de los incentivos. Tras la brecha entre algo que funciona en el trabajo cotidiano y algo que no se traduce en resultados para toda la empresa subyace esta dimensión de la psicología humana.

Tres mecanismos para fomentar la motivación

Para evitar esta trampa y maximizar los beneficios de la IA tanto para la organización como para el individuo, es imprescindible implantar la tecnología al tiempo que se crean mecanismos centrados en las personas. Hay tres puntos fundamentales.

El primero consiste en distribuir de manera justa entre los empleados los frutos del aumento de la productividad. Hay que cuantificar las mejoras de eficiencia obtenidas mediante la IA y reflejar una parte de los resultados en bonificaciones o subidas salariales. También es posible compensarlas con una mayor flexibilidad laboral, por ejemplo mediante la implantación experimental de la semana laboral de cuatro días o la ampliación del número de jornadas de teletrabajo. El punto de partida es establecer una relación de confianza basada en la convicción de que si aumenta su productividad, el trabajador obtendrá un beneficio tangible.

El segundo consiste en ofrecer nuevas funciones y criterios de evaluación al personal liberado de las tareas rutinarias gracias a la IA, sobre todo a los profesionales altamente cualificados que hasta ahora han sostenido la organización. Es preciso pasar de una evaluación centrada tradicionalmente en el número de casos tramitados a criterios como la calidad de la resolución de problemas, los resultados en la formación de compañeros más jóvenes o el grado de contribución a la mejora de la IA.

El tercero consiste en que la dirección comunique activamente que la IA mejora las condiciones de trabajo. Se deben medir periódicamente indicadores como la variación de las horas extraordinarias antes y después de adoptar la IA o el grado de satisfacción laboral, y comunicarlos con transparencia a toda la plantilla. La clave para consolidar su uso es lograr que la IA no se perciba como un enemigo que arrebata empleos, sino como un socio fiable que humaniza el trabajo.

Naturalmente, no se pueden cuantificar los efectos de las mejoras de eficiencia en todos los lugares de trabajo. La propia medición resulta difícil en departamentos de planificación o de investigación y desarrollo, donde se exige creatividad, y una gran capacidad de juicio, así como en pequeñas y medianas empresas que carecen de sistemas detallados de evaluación del personal. Aun así, es posible hacer que los empleados perciban que si la IA alivia su carga, ellos también saldrán beneficiados. Cada lugar de trabajo puede encontrar una forma apropiada de devolverles ese beneficio, ya sea reduciendo las horas extraordinarias, facilitando que disfruten de sus vacaciones u ofreciéndoles oportunidades para adquirir nuevas competencias.

Los inversores observan la coexistencia de la IA y las personas

Por último, conviene replantear la cuestión desde la perspectiva de la gestión de activos. En los mercados bursátiles mundiales, la inversión relacionada con la IA se ha convertido en un tema central a la hora de valorar las empresas. Sin embargo, aun invirtiendo la misma cantidad en IA, cabe esperar una gran diferencia en la rentabilidad a medio y largo plazo entre las compañías capaces de compartir sus frutos con los empleados y elevar el nivel general de su capital humano, y las que terminan provocando ese “sabotaje inteligente”. La divulgación de información sobre el capital humano ha ganado importancia en la gestión de activos precisamente porque se ha extendido la idea de que los activos intangibles determinan la competitividad empresarial. En adelante, la nueva vara de medir con la que los inversores seleccionen las empresas no será cuánto destinan a la IA, sino si disponen de mecanismos que permitan la coexistencia de la IA y las personas.

Lo más importante al adoptar la IA no es la tecnología en sí, sino su impacto sobre los trabajadores. Solo las organizaciones capaces de devolverles a esos trabajadores el tiempo ahorrado y los frutos generados podrán beneficiarse verdaderamente de la IA.

(Imagen del encabezado: Pixta.)